java.util.HashSet, java.util.LinkedHashMap, java.util.IdentityHashMap 源码阅读 (JDK 1.8.0_111)详解编程语言

一、java.util.HashSet

1.1 HashSet集成结构

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1.2 java.util.HashSet属性

1     private transient HashMap<E,Object> map; 
2  
3     // Dummy value to associate with an Object in the backing Map 
4     private static final Object PRESENT = new Object();

HashSet的本质其实就是一个HashMap。Set集合一个重要的特性就是元素不重复,而HashMap本身就是符合这一特性的。

1     public Iterator<E> iterator() { 
2         return map.keySet().iterator(); 
3     }

集合的迭代器就是HashMap中keySet()的迭代器。

HashSet类需要理解的不多,看懂了HashMap这个类就没什么问题了。HashMap源码解析请参考:java.util.HashMap和java.util.HashTable (JDK1.8)

二、java.util.LinkedHashMap

2.1 LinkedHashMap继承结构

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图中蓝色的为继承extend,虚线为implements

HashMap的本质是一个Node的数组,本质是个数组,数组可以根据下标去访问数组内容。HashMap的Map.Entry是无序的。

LinkedHashMap继承自HashMap,因此LinkedHashMap首先它是一个HashMap,其次它具备Node链表的属性。这个Node链表维护了Node插入顺序或者访问顺序。

2.2 LinkedHashMap属性

 1     static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> { 
 2         // 包含前一节点和后一节点的引用,是个双向链表 
 3         Entry<K,V> before, after; 
 4         Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { 
 5             super(hash, key, value, next); 
 6         } 
 7     } 
 8     // 链表头节点,也是最老的节点 
 9     transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head; 
10     // 链表尾节点,也是最年轻的节点 
11     transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail; 
12     // 访问顺序,true为访问顺序,false为插入顺序 
13     final boolean accessOrder;

accessOrder默认为false,如果需要设置成true,LinkedhashMap提供了如下构造函数:

1     public LinkedHashMap(int initialCapacity, 
2                          float loadFactor, 
3                          boolean accessOrder) { 
4         super(initialCapacity, loadFactor); 
5         this.accessOrder = accessOrder; 
6     }

设置为false,则整个双向链表按照插入顺序进行排列;为true则按照访问顺序进行排列,当某个节点被get访问,则将该节点放置到链表最结尾(最结尾是最年轻的节点)。

访问顺序则是采用了LRU(Least recently used,最近最少使用)算法,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。 

2.3 LinkedHashMap方法

 1     // 将src的相关引用全部复制给dst节点 
 2     private void transferLinks(LinkedHashMap.Entry<K,V> src, 
 3                                LinkedHashMap.Entry<K,V> dst) { 
 4         // 修改节点自身的before和after引用 
 5         LinkedHashMap.Entry<K,V> b = dst.before = src.before; 
 6         LinkedHashMap.Entry<K,V> a = dst.after = src.after; 
 7         // 修改前后节点的引用 
 8         if (b == null) 
 9             head = dst; 
10         else 
11             b.after = dst; 
12         if (a == null) 
13             tail = dst; 
14         else 
15             a.before = dst; 
16     }

这个方法是替换节点的核心,新的节点接替旧的节点的所有引用关系,旧的节点无法被引用最终会被GC回收。

 1     // 删除节点操作 
 2     void afterNodeRemoval(Node<K,V> e) { // unlink 
 3         // 保存当前节点及其前后节点 
 4         LinkedHashMap.Entry<K,V> p = 
 5             (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after; 
 6         // 从链表中去除掉该节点,主要是去除对该节点的引用 
 7         // 将该节点对链表其它节点的引用也去掉 
 8         p.before = p.after = null; 
 9         if (b == null) 
10             head = a; 
11         else 
12             b.after = a; 
13         if (a == null) 
14             tail = b; 
15         else 
16             a.before = b; 
17     } 
18  
19     void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last 
20         LinkedHashMap.Entry<K,V> last; 
21         // 如果按照访问顺序,则需要将被访问节点至于链表最结尾处 
22         if (accessOrder && (last = tail) != e) { 
23             LinkedHashMap.Entry<K,V> p = 
24                 (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after; 
25             p.after = null; 
26             if (b == null) 
27                 head = a; 
28             else 
29                 b.after = a; 
30             if (a != null) 
31                 a.before = b; 
32             else 
33                 last = b; 
34             if (last == null) 
35                 head = p; 
36             else { 
37                 p.before = last; 
38                 last.after = p; 
39             } 
40             tail = p; 
41             ++modCount; 
42         } 
43     } 
44  
45     void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest 
46         LinkedHashMap.Entry<K,V> first; 
47         // removeEldestEntry(first) 默认返回false,如果需要可以继承LinkedHashMap,覆盖该函数。 
48         // removeEldestEntry(first) 如果返回true,则在put的时候会删除链表头结点 
49         if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) { 
50             K key = first.key; 
51             removeNode(hash(key), key, null, false, true); 
52         } 
53     }

上面三个方法在HashMap中也是存在的,不过方法体为空,LinkedHashMap覆盖了该方法。在HashMap的put、get、remove方法中

LinkedHashMap并没有重新实现put、get、remove、clear方法,仍然是采用HashMap的实现方式,不同的是afterNodeRemoval、afterNodeAccess、afterNodeInsertion已经不再是空的方法体了。

在LinkedHashMap, LinkedKeySet, LinkedValueSet, LinkedEntrySet类中的forEach方法以及都是遍历链表的,因此可以按照插入顺序(或访问顺序)去遍历LinkedHashMap,从而解决了HashMap无序问题。

三、java.util.IndentifyHashMap

 3.1 IndentifyHashMap继承结构

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IdentityHashMap虽然冠以HashMap之名,却不是HashMap的子类,它是继承自AbstractHashMap。

IdentityHashMap比较两个key是否相等,并不是采用内容比较,而是直接进行==比较,比较两个key是否为同一个对象。

3.2 IdentityHashMap属性

1     transient Object[] table; // non-private to simplify nested class access 
2     int size; 
3     transient int modCount; 
4     static final Object NULL_KEY = new Object();

identityHashMap是一个Object数组,size表示当前Map存入的数据总数,modCount表示修改次数。

IdentityHashMap允许使用NULL作为key,如下代码所示,如果key为null,则存入预先定义的NULL_KEY对象。

1     private static Object maskNull(Object key) { 
2         return (key == null ? NULL_KEY : key); 
3     } 
4  
5     static final Object unmaskNull(Object key) { 
6         return (key == NULL_KEY ? null : key); 
7     }

 3.3 IdentityHashMap方法

1     private static int nextKeyIndex(int i, int len) { 
2         return (i + 2 < len ? i + 2 : 0); 
3     }

这个方法在IdentityHashMap中频繁用到,作用是寻找下一个index以解决hash碰撞问题,下一个index获取也是按照非常简单的(i+2 < len ? i+2 : 0)。

HashMap采用链表和红黑树避免hash碰撞问题,而在IdentityHashMap中则是采用开放定址法,而且采用的是最简单的线性探测法。

我们先来看下最hash算法

1     private static int hash(Object x, int length) { 
2         int h = System.identityHashCode(x); 
3         // Multiply by -127, and left-shift to use least bit as part of hash 
4         return ((h << 1) - (h << 8)) & (length - 1); 
5     }

无论x对象所属的类是否重新实现了hashCode()方法,System.identityHashCode(x) 都将返回默认的hashCode()结果,所谓默认的hashCode()就是指Object类中的hashCode()方法。Object类中的hashCode()可以为不同的对象返回不同的结果,根据Java doc中的描述,这是根据对象的内存地址来计算hash结果的。System.identityHashCode(x) 在x为null时返回0。

hash方法在通过System.identityHashCode方法获得hash code之后,再通过移位和与运算计算index。因为采用System.identityHashCode方法获取hash code,因此不同的对象hash code是不同的。

 1     public V put(K key, V value) { 
 2         final Object k = maskNull(key); 
 3  
 4         retryAfterResize: for (;;) { 
 5             final Object[] tab = table; 
 6             final int len = tab.length; 
 7             // 计算下标 
 8             int i = hash(k, len); 
 9              
10             // 遍历所有可能的位置,直到找到一个空位 
11             for (Object item; (item = tab[i]) != null; 
12                  i = nextKeyIndex(i, len)) { 
13                 // 待插入的key已经存在,替换value 
14                 if (item == k) { 
15                     @SuppressWarnings("unchecked") 
16                         V oldValue = (V) tab[i + 1]; 
17                     tab[i + 1] = value; 
18                     return oldValue; 
19                 } 
20             } 
21  
22             // 新加一个节点如果size > len/3则需要扩容 
23             final int s = size + 1; 
24             // Use optimized form of 3 * s. 
25             // Next capacity is len, 2 * current capacity. 
26             if (s + (s << 1) > len && resize(len)) 
27                 // 扩容后待插入的节点需要重新查找位置 
28                 continue retryAfterResize; 
29  
30             // 修改次数加一 
31             modCount++; 
32             // 在下标i存放key,在i+1下标存放value 
33             tab[i] = k; 
34             tab[i + 1] = value; 
35             size = s; 
36             return null; 
37         } 
38     }    

在put方法中,判断两个key是否相等,是直接使用“==”的,也就是说不同对象就会被当做不同的key处理

其次在存放的时候i存放key,i+1存放value,这也就能解释查找下一个空位方法nextKeyIndex中使用i+2的原因了。

从put方法中还能看出扩容条件为size > len/3,也就是说IdentityHashMap最多只能使用总capacity的1/3。相对于HashMap默认的loadFactor=0.75,IdentityHashMap的使用率还是非常低的。

接下来看下resize方法

 1     private boolean resize(int newCapacity) { 
 2         // assert (newCapacity & -newCapacity) == newCapacity; // power of 2 
 3         // 直接扩容为之前的2倍 
 4         int newLength = newCapacity * 2; 
 5  
 6         Object[] oldTable = table; 
 7         int oldLength = oldTable.length; 
 8         if (oldLength == 2 * MAXIMUM_CAPACITY) { // can't expand any further 
 9             if (size == MAXIMUM_CAPACITY - 1) 
10                 throw new IllegalStateException("Capacity exhausted."); 
11             return false; 
12         } 
13         if (oldLength >= newLength) 
14             return false; 
15         // 重新new一个新的数组出来,简单粗暴! 
16         Object[] newTable = new Object[newLength]; 
17  
18         for (int j = 0; j < oldLength; j += 2) { 
19             Object key = oldTable[j]; 
20             if (key != null) { 
21                 Object value = oldTable[j+1]; 
22                 // 将原数组上的key value清空,不清空将会导致内存无法被释放 
23                 oldTable[j] = null; 
24                 oldTable[j+1] = null; 
25                 // key重新hash 
26                 int i = hash(key, newLength); 
27                 while (newTable[i] != null) 
28                     // hash冲突了就查找下一个位置 
29                     i = nextKeyIndex(i, newLength); 
30                 newTable[i] = key; 
31                 newTable[i + 1] = value; 
32             } 
33         } 
34         table = newTable; 
35         return true; 
36     }

resize方法真的是简单粗暴,直接double capacity,然后将旧的table中的数据hash到新的table中。

 1     public V get(Object key) { 
 2         Object k = maskNull(key); 
 3         Object[] tab = table; 
 4         int len = tab.length; 
 5         // 根据key计算下标 
 6         int i = hash(k, len); 
 7         while (true) { 
 8             Object item = tab[i]; 
 9             if (item == k) 
10                 return (V) tab[i + 1]; 
11             if (item == null) 
12                 return null; 
13             // 查找下一个位置 
14             i = nextKeyIndex(i, len); 
15         } 
16     }

get方法和containsKey方法方法体相同,其实现思路也就是遍历数组,如果插到一个空位置,则说明不存在该key。

 1     public V remove(Object key) { 
 2         Object k = maskNull(key); 
 3         Object[] tab = table; 
 4         int len = tab.length; 
 5         int i = hash(k, len); 
 6  
 7         while (true) { 
 8             Object item = tab[i]; 
 9             // 查找到该key 
10             if (item == k) { 
11                 modCount++; 
12                 size--; 
13                 @SuppressWarnings("unchecked") 
14                     V oldValue = (V) tab[i + 1]; 
15                 // 相应位置置空 
16                 tab[i + 1] = null; 
17                 tab[i] = null; 
18                 // 直接置空会导致查找出现问题 
19                 closeDeletion(i); 
20                 return oldValue; 
21             } 
22             // 没有找到该key 
23             if (item == null) 
24                 return null; 
25             i = nextKeyIndex(i, len); 
26         } 
27     }

因为IdentityHashMap是以开放定址法解决hash冲突的,直接将数组某个地方设置为null,势必会导致查找出问题。为此需要调用closeDeletion方法来解决这一问题。

 1     private void closeDeletion(int d) { 
 2         // Adapted from Knuth Section 6.4 Algorithm R 
 3         Object[] tab = table; 
 4         int len = tab.length; 
 5  
 6         Object item; 
 7         for (int i = nextKeyIndex(d, len); (item = tab[i]) != null; 
 8              i = nextKeyIndex(i, len) ) { 
 9             int r = hash(item, len); 
10             // 将后面的因为hash碰撞而存放的元素往前移 
11             if ((i < r && (r <= d || d <= i)) || (r <= d && d <= i)) { 
12                 // 将后面的元素往前移位 
13                 tab[d] = item; 
14                 tab[d + 1] = tab[i + 1]; 
15                 tab[i] = null; 
16                 tab[i + 1] = null; 
17                 d = i; 
18             } 
19         } 
20     }

closeDeletion方法其思路就是对空置出来的位置d后面的元素进行hash判断,如果之前是因为hash碰撞存放在d后面的,则直接往前移,将这个空置的d位置给覆盖掉。在这个过程中要注意table数组是个环形的。

整体感觉IdentityHashMap实现非常的简单粗暴,优化较少,可能是因为使用较少的原因。

原创文章,作者:奋斗,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/tech/pnotes/11350.html

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上一篇 2021年7月19日 11:02
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